【机器学习资源】房价预测（完整代码及注释+数据文件）

机器学习模型房屋价格预测 使用Flask Web框架的机器学习模型进行房价预测

包括了房屋的经度、房屋的纬度、房龄、房间个数、卧室个数、街区内人口、街区内家庭总数、收入、房屋价值，和sklearn中的california数据集相同，可直接通过pandas.read_csv读取即可，适合sklearn无法正常加载的情况下使用，其中加载代码如下 ```python from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() ```

python机器学习 人工智能 数据源自kaggle链家网数据集，tensorflow keras 模型 数学建模 神经网络预测房屋价格，影响因素，有出图

波士顿房价数据，练手变量选择

scikit-learn，简称sklearn，一个强大的Python机器学习库，本代码的“加州房价预测”实验是一个线性回归模型，包含已经运行过的jupyter notebook的.ipynb文件和数据集.csv文件，放到jupyter notebook根目录下即可打开或者运行。

Boston_Predict 波士顿房价预测，决策树

大连房价预测.ipynb

房地产投资兼具消费性和投资性的双重性质，房价的变化也会受到这两方面的联合影响。本文选取上海房价作为研究对象，通过构建GARCH模型族，发现房价在显著地ARCH效应，而影响房价的变量只有居民收入和房地产投资是显著的。通过对GARCH模型进行参数估计得出的模型具体形式可以对房价进行短期预测。

用于线性回归分析的数据表波士顿房价housing.csv